【鼎帷咨询】2025亚马逊云计算发展战略研究报告

亚马逊云计算发展战略研究报告鼎帷咨询战略创新研究院01/亚马逊整体情况02/云计算行业发展03/AWS技术体系04/战略保障措施05/行业未来趋势发展历程：亚马逊通过四个阶段的战略演进，从网络书店起步，逐步扩展到全球化电商平台、会员与云计算驱动增长，再到以人工智能和新零售创新引领未来，构建了多元化业务生态与持续增长模式202392023.12202392023.12上线运营供外包物流(FBA)服务推出网络服务事项创立亚马逊创立亚马逊验服务"Rufus"至多40Z美元推出Prime会员服务成功上市收购在线宠物商店、体育用品电商、玩具零售商等智能音箱Echo推出Prime会员服务成功上市收购在线宠物商店、体育用品电商、玩具零售商等智能音箱Echo所处阶段第三阶段(2010-2016):会员制驱动与云计算崛起①Prime会员服务推动飞轮增长通所处阶段第三阶段(2010-2016):会员制驱动与云计算崛起①Prime会员服务推动飞轮增长通(音乐、有声书、视频)等权益竞争对手，推动全球化布局第一阶段(1994-2000):物流升级与平台生态构建①物流升级与平台生态构建①开放平台与品类多元化AmazonEncore,拓展至店”物流建设与履约能力提升2007年推出FBA服务起步及多元扩张①①网络书店起步与品类扩张初期专注于自营图书销售①①网络书店起步与品类扩张初期专注于自营图书销售和Herndon等公司，逐步扩国际化与市场扩张1998年进入国际市场Telebook,最大网络书店AWS成为三大核心业务之一云计算高盈利能力推动整体利润快速增长②②②阶段特点AWS②②②阶段特点AWS云计算成为新增长引擎2006年AWS推出云服务产品，构建laaS、PaaS和SaaS矩阵●收购全食超市整合线上线下资源，将超市作为配送仓库提升●公众号·鼎帷咨询业务，致力于保持全球领先的科技和零售巨头地位愿景使命定位路径成为地球上最客户至上的公司Prime会员稳定基本盘自建网络筑牢护城河高潜高利润增长引擎零售电商业务物流业务AWS业Prime会员稳定基本盘自建网络筑牢护城河高潜高利润增长引擎业务战略基石保障体系基础设施层用于训练基础模型和进行成本效益高的推理建立新的研发实验室营销提高高、低客单通过创新工具和产|覆盖成熟与新兴区工具层确保客户访问多个基础模型和工具，建立对AI的信任本地赋能：鼎立支持中国卖家行稳致远区域服务能力升级产业带加速卖家成长服务SPN服务商网络升级|卖家教育卖家创新应用层为各种特定用例提供GenAl功能鼎帷咨询业务布局：根据官网分类，亚马逊整体业务分为亚马逊商店业务、设备服务业务、配送物流业务、娱乐业务和AWS云服务五大业务资源虚拟化硬件/全球基础设施●大型在线零售平台，直接向消费者销售白营商品●收购WholeFoods品质的有机食品和新鲜农产品●为第三方卖家提供●利用其庞大的用户基础和购物数据，为品牌和商家提供广告服务，以●业务应用程序●应用程序集成●数据库●移动服务●物联网●游戏开发●煤体服务●终端用户计算●成本管理●机器学习网络和内容分发●网络设备●Al基础设施●云迁移与传输AmazonGames打造优质游戏体验，与顶级作推出优质开放世界及在线游戏产品Twitch全球互动社区，聚集全球用户PrimeGaming为会员提供免费下载游戏、●投资专属机队，以快速、免费配送满足客阅读器FireTV借助语音控制和智能推荐，提供流媒体体视频订阅●提供海量电影、电视剧及优质原创内容智能家居安防解决方案Ring,从可视门铃、报警系统到应用家庭监控Blink配备高清视频、双向音颈、运动检提供稳定、安全的网络连接，辅以高级在线安全工具与自动在多种现有设备上提供高品质游戏体验，无需下载或升级，通过订阅渠道不断扩充内容●全天候、多渠道提供支持●协作式智能设备提升包裹分拣、搬运效率品与高级服务让音乐聆听变得自然有趣●创新影视制作发行，呈现热门作品与院线电影体验MGM+提供无广告线性与流煤体服务，包鼎惟咨询|4财务情况：亚马逊AWS云计算业务的收入占比持续上升，云计算业务带来的利润贡献远超其他业务，带动持续提升，亚马逊与其说是电商平台，更是全球最大的云计算企业亚马逊收入变化情况亚马逊收入变化情况(单位：百万美元，%)H营业收入—YOY0AWSAWS业务盈利占比0%12.5%16.3%16.2%16.5%16.8%16.5%16.1%142%17.5%178%17.3%15.3%6亚马逊净利润及变化情况亚马逊净利润及变化情况(单位：百万美元、%)0分业务营业利润情况(百万美元)分业务营业利润情况(百万美元)0云业务营业利润北美零售OPM鼎帷咨询01/亚马逊整体情况02/云计算行业发展04/战略保障措施05/行业未来趋势云计算由来：云计算行业是在互联网技术发展成熟后，为进一步优化计算资源的配置，发展出的互联网行业的基础设施服务·贝索斯在参观啤酒厂时，联想到企业自建数据中心的低效性，催生AWS的诞生2006年，亚马逊首次提出弹性计算云服务，标志着云计算作为一种商业服务正式诞生贝索斯认为人工智能成为像电力和计算一样的基础设施，推动所有应用程序的升级施密特博士施密特博士伯克利大学·云计算指通过分布式计算机实现计算和数据的分布式存储，具有很强的可扩展性·云计算是一种通过公共或私有网络交付服务、软件及处理能力的计算风格●提出“云+端”模式，认为未来计算模式是云端计算，而非单纯的云计算云计算既指通过互联网交付的应用，也指数据中心中提供这些服务的硬件和系统软件·云计算是一种通过网络按需付费获取计算资源的模式，资源来自共享的可配置资源池，可快速获取和释放云计算是一种模型，可随时随地按需获取计算资源共享池中的资源，资源快速供给和释放，管理成本最低信息时代的重点变革市场背景信息时代的重点变革市场背景台式机台式机笔记本网络购物万物互联2006年2011年2015年数据星增长2006年2011年2015年·1800EB,年增长率60%中国数据量达1.8ZB,占全球22%服务器更新与资源浪费IT服务器更新与资源浪费IT基础设施能耗问题计算机集群系统能耗问题突出2005年美国数据中心能耗成本约40亿美元英国单个数据中心年能耗成本约740万英镑企业需求的推动企业需求的推动灵活性与可扩展性灵活性与可扩展性云计算可快速扩展或缩减资源，灵活应对业务高峰期和低谷期企业业务需求变化快，传统云计算可快速扩展或缩减资源，灵活应对业务高峰期和低谷期技术成熟基础技术成熟基础●服务器更新速度快，升级成本高昂企业IT资源利用率低，大量资源闲置，无法应对突发性数据访问需求成本控制成本控制传统IT基础设施需要大云计算按需付量前期投资和维护成本费，降低成本1999年，VMware创立，虚拟化技术在x86系统上成功应用·为云计算提供计算实例虚拟化技术，实现资源灵活分配与管理云计算的三次浪潮：互联网企业的大量出现、传统企业的数字化转型和人工智能大模型训练是推动云计算发展的动力，也是算力、云计算和人工智能三者相互作用、相互促进的结果第一次浪潮：云计算的基础建设1991年万维网的出现到2003②云计算的三次浪潮第二次浪潮：云计算的广泛应用2023年，人工智能和云计算集2023年，人工智能和云计算集中体现和爆发第三次浪潮：人工智能与云计算的深度融合3时间背景2023年，人工智能和云计算集中3时间背景核心角色算力云计算人工智能三位一体的体现蜃秦●云计算作为新兴技术，开始改变全球互联网的格局初步的云计算服务依赖于基础的计算资源，如服务器和存储设备云服务提供商开始构建云平台，提供基础的laaS(基础设施即服务)Al技术尚未与云计算紧密结合，主要作为独立的研究领域发展云计算开始作为独立的服务存在，但算力和Al的应用还相对独立，未形成紧密的一体化核心角色云计算人工智能三位一体的传统企业开始采用云计算，云计算成为企业数字化转型的关键●随着云计算的发展，算力需求增加，推动了更高效的计算资源的开发云服务扩展到PaaS和SaaS,提供更全面的解决方案Al技术开始与云计算结合，但应用主要集中在数据分析和自动化领域云计算开始与算力和Al技术结合，尤其是在数据分析和自动化方面，但还未形成深度融合核心角色算力云计算人工智能三位一体的体现·人工智能和云计算的结合，带来云计算的第三次浪潮，预示新业态的出现能计算资源的需求激增云计算不仅是资源的提供者，更是算力的组织者和服务者，提供高效算力服务Al技术特别是大模型和生成式AI,成为云计算的主要消费者，推动其发展三者形成强大的协同效应：云计算提供算力的组织和服务，Al技术消耗算力，推动科技创新和新业态的发展带来产业机会带来产业机会云计算是产业互联网时代的核心操作系统，具备强大的网络效应，未来市场呈现“强者恒强”的局面。与社交网络类似，云计算领域的大公司逐步封锁竞争对手，包括亚马逊、阿里巴巴等巨头在全球范围内占据主导地位。阿里云增长云计算是产业互联网时代的核心操作系统，具备强大的网络效应，未来市场呈现“强者恒强”的局面。与社交网络类似，云计算领域的大公司逐步封锁竞争对手，包括亚马逊、阿里巴巴等巨头在全球范围内占据主导地位。阿里云增长迅速，全球市场份额达市场份额接近三分之一laaS占据61%的市场份额排名迅速提升，与AWS展开激阿里云通过构建“云管边端”架构实现计算力的提升：芯片Ali-NPU,优化云端布局平台专注laaS和PaaS,留给用户SaaS:AWS提供应用程序即使用AWS的公有云服务具有极高的安全性和合规性，支持开发人员工具，用户可以自行开发或调整市场地位亚太和中国市场设施市场ToToC:Windows、Android、iOS打造强力“端口”生态圈ToToB:云平台作为商业基础设施核心角色核心角色应用场景ToToT:异构化OS勾勒万物互联生态圈动了PC产业链的发展动了PC产业链的发展新的OS扮演核心角色建全面的商业生态圈AI和loT实现了智能家居和无人驾驶等应用场景 深度开发，为 深度开发，为Al万物互联产业巨头的竞争云计算三大关键点万物互联产业巨头的竞争云计算三大关键点鼎惟咨询|9大业务类型，预计未来三年在云和AI的基础设施投入超越过去十年的总和阿里云增长阿里云增长●季度收入同比增长13%,实现双位数增长公共云业务收入同比双位数增长Al相关产品收入连续六个季度实现三位数同比增长用户体验提升用户体验提升改善商家经营环境，促进商家可持续发展，提升用户体验新买家和订单量同比强劲增长88VIP会员数量持续同比双位数增长，达到约4900万国际业务增长国际业务增长跨境业务表现强劲，带动国际业务增长●各互联网平台业务经营效率持续提升国际数字商业收入同比增长32%·大文娱集团收入同比增长8%技术应用与未来发展未来战略方向未来战略方向AlAl+云一体化发展聚焦三大业务类型聚焦三大业务类型国内外电商业务互联网平台产品Al+云计算的科技业务持续打造开源生态，Al推动阿里云收入增速提升开源新一代多模态模型Qwen2.5-VL推出基于MoE架构的旗舰模型Qwen2.5-Max两个模型在公认的基准测试中均全球领先未来三年投入方向未来三年投入方向设施建设Al基础模型及应用研发现有业务的Al转型升级Al时代对基础设施有巨大的需求●未来三年预计在云和AI的基础设施投入超越过去十年的总和●行业生产力变革需要Al基础大模型大幅提升AI基础模型的研发投入，确保技术先进性和行业领先地位，推动Al原生应用发展对于电商和其他互联网平台业务，Al技术升级带来用户价值的提升机会持续提升AI应用的研发投入以及算力AlAl模型发展基于Qwen模型家族在HuggingF衍生模型数量超90000个Al模型社区“魔搭”模型总量超过4万个，服务超1000万开发者鼎惟吝询|11云计算服务模式：主要分为基础设施即服务(laaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)三种类型。此外，还有一些新兴的服务类型，如困数即服务(FaaS)和容器即服务(CaaS),AWS在IAAS和PAAS行业基础设施即服务(laaS)平台即服务(PaaS)容器即服务(CaaS)定义包括虚拟机、存储和网络资源写代码上传到云平台，自动管理代码执行和资源分配然后在云平台上进行部署和特点应用场景●弹性伸缩：根据业务需求调整资何设备访问应用自动扩展资源，确保性能动管理容器的生命周期●弹性扩展：根据应用程序的负载自动扩展容器数量自动化构建、测试和部署●多环境管理：开发、测试和服务，支持Kubernetes●亚马逊(EKS):支持多种语言和框架灵活和可维护管理API●客户关系管理(CRM):如●企业资源管理(ERP):如快速开发和部署典型提供商●微软Azure:虚拟机、存储、网络台扩展，支持多语言和框架支持Java等语言GoogleWorkspace:全●AWSLambda:事件驱动●谷歌云计算功能：支持多种语言●Azure函数：支持多种语言模型即服务MaaS:亚马逊云计算与大模型协同，提供MaaS云服务模式，已形成落地框架和初步成效，未来将进一步筑牢MaaS体系，为“人工智能+”广泛落地提供便捷路径用能力创新等方面进一步筑牢MaaS体系，为"人工智能+"广泛落地提供便捷路径用能力创新等方面进一步筑牢MaaS体系，为"人工智能+"广泛落地提供便捷路径本、高效率的方式提供给用户定义云服务模式Al的发展依赖云计算基础设施，MaaS通过云计Al的发展依赖云计算基础设施，MaaS通过云计降低AI技术使用门槛，简化运维管理，提升综合应用效能，加速降低AI技术使用门槛，简化运维管理，提升综合应用效能，加速目标化，提高效率和兼容性，降低化，提高效率和兼容性，降低云计软件即服务应用层应用开放层Al应用人工服务能力服务能力模型涌现，大小模型协同满足模型涌现，大小模型协同满足多样化需求模型能力扩充算模型能力扩充算模型平台层模型平台层基础设施即服务全栈平台型提供模型训练、调优和部署的全生命周期支持，用户无需关基础设施即服务全栈平台型提供模型训练、调优和部署的全生命周期支持，用户无需关开发门槛降低，催生个性化、拟人化应用，推动多模态交互从平台安全、数据隐私保护、模型可控性等维度，健全安全提供大小模型及公私域数据集，支持灵活快速调用，用户无需自行生产和部署模型提供基于Al模型的应用开发工具，支持快速打造场景化应用，应用创新生态丰富资产库开发门槛降低，催生个性化、拟人化应用，推动多模态交互从平台安全、数据隐私保护、模型可控性等维度，健全安全提供大小模型及公私域数据集，支持灵活快速调用，用户无需自行生产和部署模型提供基于Al模型的应用开发工具，支持快速打造场景化应用，应用创新生态丰富资产库应用开发工具服务安全保障强化用户无需搭建开发工具金融行业率先落地，经营管理场景成熟，模型服务推动应用个性化发展注底层算力、框架和平台落地框架应用开发层支撑能力应用开发集成应用生命周期管理模型层模型库数据集服务管理模型平台层数据工程模型开发模型交付服务运营上以上以上特点特点减性适用对象适用对象力主要提供企业主要提供企业源峰率研究与开发(R&D):务务的选择技术Azure(蔚蓝)亚马逊AWS云计算业务作为公有云市场的领导者，其在各市场阶段的产品策略对应各阶段客户需求，历经了“技术领先型产品-性价比领先型产品-行业解决方案-行业标准”的四个发展阶段2006年至2009年2010年~2013年Q12014年Q2-2019年从2020年~至今产品产品的性能也在逐年增加的产品降价幅度较大适当降低价格完整的解决方案产品个人客户鼎帷咨询|14云计算市场的行业定义者、产品服务的全面广泛布局与强大生态系统的优势是亚马逊AWS业务成功的主要原因云计算市场的行业定义者产品服务的全面广泛布局强大生态系统先发优势产品种类功能合作伙伴云计算市场的先驱，早在2006年就推出EC2和S3等服务，比其主要竞争对手微软Azure和谷歌云早了几年使得AWS在市场中建立了强大的品牌认知和用户基础竞争优势市场份额经验数据影响力拥有超过30%的市场份额，市场领导地位稳固积累丰富经验和海量数据，更精准地理解客户需求并优化服务强大的品牌认知度和用户基础吸引客户和合作伙伴，巩固其行业地位·产品种类繁多且功能强大EC2服务提供多种实例类型，满足不同工作负载需求S3服务提供高可用性和持久性的存储解决方案服务能力不断推出新的服务和功能，保持市场竞争力，为客户提供一站式的云服务解决方案，涵盖的全方位需求规模效应●拥有全球最广泛的数据中心布局，覆盖33个地理区域和105个可用区，提高服务可靠性，降低数据传输延迟，提升用户体验技术优势通过自研芯片实现性能与成本的双重优化Graviton实例比同类x86实例性价比高出40%,Trainium芯片为Al训练提供了更高的算力效率更好满足多样化需求提供更全面的解决方案满足企业在全球范围内的业务需求满足客户对高性能和低成本需求AWS拥有庞大的合作伙伴网络，包括独立软件供应商、系统集成商、咨询公司等提供丰富的应用和服务，帮助客户更好地利用AWS的云计算资源开发者社区通过开发者工具、文档和支持，吸引了大量开发者，形成强大的开发者社区为创新和协作提供平台，进一步丰富AWS的生态系统强大的生态系统为客户提供丰富的资源和支持，帮助他们更快地开发和部署应用程序，满足多样化的业务需求序，满足多样化的业务需求应用层面资源虚拟化应用层面资源虚拟化·物联网区块链区块链机器学习匹配服务AmazonElasticContaiAmazonElasticKubernAmazonElasticContaiAWS弹性灾难恢复(DRS)AWSSnow系列、AmazonQuickSightMLIAWsLakeFormationAmazonEC2UltraClustAmazonSageMakerHyper地区亚马逊的传统云服务业务在AI大模型需求、市场对手竞争、自身产晶领先性上受到了一定冲击Al需求产品与服务优势产品与服务优势生成式AI的兴起企业对AI解决方案需求激增，且愈发追求定制化推动云服务增长，市场对Al算力需求激增客户倾向选择能够提供全面的、定制化Al服务的云平台●在企业级市场有强大影响力与Office365等产品的深度集成提供丰富的Al和机器学习服务●通过AzureArC支持混合云部署●集成OpenAi的GPT-4服务Azure市场份额域竞争力加强，对AWS形成挑战Al技术的快速更新换代要求云服务提供商不断投入研发资源，以保持技术领先其他厂商也更具创新性成本需求企业愈发关注成本效益客户偏好更具成本效益的云企业愈发关注成本效益企业想要充分利用不同云服务提供商的优势多元需求更多企业采用混合云和多元策略，使得市场分散市场趋势和客户需求的变化对AWS的市场地位造成冲击，只有具备全面化、定制化、多元化和成本效益才能更加占据市场优势谷歌云新兴云服务提技术与服务优势Al和数据分析领域具有显著优势，提供先进的Al服务开源生态，为其赢得大量科技公司客户方案与服务优势部分注AIGPU计算，提供更具成本效益和灵活性的解决方案部分提供专门GPU服务，满足特定AI工作负载需求谷歌云的技术优势加剧市场竞争新兴GPU计算云服务提供商对AWS提出挑战其他厂商吸引了寻求最新Al技术的客户，导致AWS客户流失成本需求AWS通过自研芯片实现性能与成本的双重优化其他厂商也积极投入研发，推出具有竞争力的芯片产品AWS在芯片技术方面的优势不再明显基于AI功能的原生应用、模型即服务和算力芯片的变革，生成式AI的云计算的行业技术架构出现重构机会，行业参与者应积极适应与把握重构机会平台软件模型平台平台软件模型平台软件即服务出现功能组件它们更轻量级、碎片化、原子化，可以通过A在聊天、对话、搜索中被调用软件即服务出现MaaSService,模型即服务)平台，基于模型调用的应用开发效率大幅提升开发效率大幅提升模型即服务模型即服务比PaaS更灵活，调用模型开发应用更简单、直接，它未来会承担更多平台软件开发平台的工作平台软件基础设施智能算力(如GPU等芯片)的增速远超通用算基础设施智能算力(如GPU等芯片)的增速远超通用算力中国信通院2023年数据显示，2022年全球通用算力规模为440EFlops,智能算力规模为451EFlops,算力变革平台即服务算力变革基础设施基础设施基础设施即服务 智能算力增速超过50%基础设施即服务 智能算力增速超过50%基础设施即服务技术架构重构的机会，其市场竞争能力与地位得到提升按营业收入估算的云市场份额按营业收入估算的云市场份额从2019Q1到2023Q4,AWS市场份额从60.5%下降到47.6%Azure从25.2%上升到34.3%·GoogleCloud从14.3%上升到18.1%sssggsssgg30%2522658270247%262m292292s297%303s30090O。O云市场增量市场份额云市场增量市场份额·从2020Q1到2024Q2,AWS“增量”Azure从35.2%上升到40.4%·GoogleCloud从17.7%上升到21.3%市场份额从47.0%下降到38.3%6.1%AWS在年度大会上宣传自研芯片Trainium3和Bedrock2.对英伟达的依赖，提升大模型竞争力，增强市场地位，推出●AWS在年度大会上宣传自研芯片Trainium3,邀请苹果机器学习和AI资深总监BenoitDupin站台●降低对英伟达Al芯片的依赖，提高利润率●为下游客户提供更具成本效益的解决方案，提升市场竞争地位反响AWS在年度大会上宣传自研芯片Trainium3和Bedrock2.对英伟达的依赖，提升大模型竞争力，增强市场地位，推出●AWS在年度大会上宣传自研芯片Trainium3,邀请苹果机器学习和AI资深总监BenoitDupin站台●降低对英伟达Al芯片的依赖，提高利润率●为下游客户提供更具成本效益的解决方案，提升市场竞争地位反响●Forbes:用户对NVIDIA依赖深，AWS份额小，需证明多场景能力●彭博社：Trainium3的市场接受度和竞争能力存疑TheVerge:适合特定工作负载，但在AI推理和多大模型层面：推出Bedrock2.0,包括TitanV2和ClaudeV2系列市场格局 反响●随着人工智能技术的飞速发展，Al大模型训练的算力需求已经成为云计算市场最重要的需求之一携动Al市场的快速增长市场预计到2027年将达到7800亿至9900亿美元得益于从医疗保健到金融服务，再到零售和制造业AI正在改变企业的运营方式大模型的兴起●大型语言模型(LLMs)如OpenAl的ChatGPT、Google的Gemini等，需要巨大的计算资源来训练和优化数级增长数据中心的现代化率和能源效率鼎惟各询|20鼎惟咨询|21大的风险Al技术早期投资与整合Azure、Office365和Bing等产品●如AzureOpenAIService等助力企业多客户，冲击AWS市场份额内容Bard和Gemini影响●如Coca-Cola正实施AzureOpenAIService开发创新用例●在数据分析和机器学习等领域更具吸引力，吸引高要求客户混合云与AI的结合满足企业对数据安全和合规性的需求，提供强大的Al计算能力如ABB通过集成AzureOpenAl内容支持开源生态，如Kubemetes和TensorHow等工具，提供丰富资源和灵活选择影响生态协同效应如通过在Office365中集成AI工内容影响●如ASOS使用AzureAlFoundry给Aws带来的挑战总结微软和谷歌在Al技术上的优势推动AWS用户转向AWS在技术整合上面临挑战如科技公司和金融机构，●对混合云有需求的企业AWS在将Al技术整●相比之下，微软和合到其产品和服务中时，面临一定的技术以保持其市场领先地位以满足客户对Al技术的需求对全行业和AWS的冲击对云计算行业的冲击利用英伟达GPU技术，CoreWeave能提供强大Al计算资源●这使得企业能够加速A驱动的项目，获得市场竞争优势英伟达的节能GPU与CoreWeave的云服务相结合，提供成本效益的解决方案，对企业具有很大的吸引力CoreWeave等专业A云服务提供商加剧了云计算市场的竞争●对全行业和AWS的冲击对云计算行业的冲击利用英伟达GPU技术，CoreWeave能提供强大Al计算资源●这使得企业能够加速A驱动的项目，获得市场竞争优势英伟达的节能GPU与CoreWeave的云服务相结合，提供成本效益的解决方案，对企业具有很大的吸引力CoreWeave等专业A云服务提供商加剧了云计算市场的竞争●传统云服务提供商面临满足高性能Al计算资源需求的挑战CoreWeave平台提供Al计算资源，鼓励各行业创新和采用AL●可能导致开发出新的应用和服务，充分利用A的能力。②成本效益解决方案加剧竞争促进创新和Al技术采用对AWS的业务冲击和挑战客户流失AI模型训练和推理需求：AthosTherapeuti训练推理公司，因灵活付费和高性能实例选Vultr的GPU服务高性能计算需求：CoreWeave的高性能GPU集群吸引大规模Al推理和训练企业，这些客户可能从AWS转向CoreWeave●成本效益：新兴GPU计算云服务提供商提供了更具成本效益的解决方案，吸引了对成本敏感的客户●灵活性：这些提供商提供了灵活的按需付费模式和高性能的GPU实例，满足了不同客户的需求CoreWeave的NVIDIAGB200NVL72-based实例提供高性能的AI推理和训练能力，挑战AWS的高性能计算服务CoreWeave的GPU集群通过NVIDIANVLink技术实现GPU之间的高速通信，提升了Al推理的性能和效率市场竞争加剧技术整合与应用难度英伟达与CoreWeave合作原因●支持CoreWeave推出基于NVIDIABlackwell平台的高性能实例每个实例配备72个NVIDIABlackwellGPU和36个NVIDIAGra过NVIDIAQuantum-2InfiniBand网络实现大规模扩展，支持高达11万个●提供了基于NVIDIAGB200NVL72的实例，这些实例具有72个NVIDIABlackwellGPU和36个NVIDIAGraceCPU,提供高达110,000个G能力●GPU集群通过NVIDIANVLink技术实现了GPU之间的高速通信，提升了A推高性能的理性能调度英伟达的支持使CoreWeave能够提供高性能的Al计算资源，满足企业对亚马逊AWS中国区面临本土价格劣势、大客户流失、资源限制、内部管理和外部竟争等诸多挑战，中国云计算企业市场竞争能力也在急速提升，鼎帷将在后续对中国市场云服务业务与竞争格局为大家做研究价格困境网络费用高昂●在国内region,同样是1GB的流量，AWS的费用是0.9元，腾讯的是0.8●给中国企业用户留下昂贵印象，产品价格平均比阿里贵一倍，比微软贵西雅图业务决策不灵活，折扣、价格谈判受限于总定价难满足中国价格敏感客户●电商部门强势，内部规则严格，云业务难以突破●未有效抓住相关客户群体需求：公有云模式不●缺乏友商灵活策略，谷歌云将广告等资源与云困难，难以应对市场变化●代金券使用曾管理松散，存在销售和代理商违规操作现象●折扣政策一直缩紧，且折扣通常是短期行为；由销售与代理商合作提供，●受价格影响，失去部分大客户过去依赖海外市场积累，出海企业不计成本，但如今总部因利用率低否决申请大客户快手曾使用AWS贡献约20million,后来自建数据中心●外资云在laaS层同质化严重●AWS在laaS层微小优化对用户影响不大中国本土客户鼎惟咨询|23鼎帷咨询|24AWS大中华区为应对上述挑战，进行了大规模组织调整，强调行业导向，重新划分销售条线为8大行业线，并简化管理结构，重新定位L8高管职位及各自管理范围L8L8高管的重新换位销售条线的重新划分调整前：调整前：调整后：调整后：8大行业线●战略业务发展部、跨国企业及电信行业事业部、创新成长企业及合作伙伴生态系统事业部、企业业务拓展部、数字原生事业部、商用市场事业部等部门●每个部门分别由一位L8高管负责，直接向张文翊汇报重新梳理，简化、合并后，划分出汽车、广告、制造、零售、医疗健康游戏、金融等8大行业线波及范围大波及范围大行业属性问题●目前AWS大中华区员工约有两千人，销售团队多达1700多人●AWS的业务以通用型laaS层产品为主，行业属性不强，在客户管理上更强调以行业属性来进行划分，被不少业内人认为是形式大于实质新的行业线划分中存在一些不合理之处头部大客户管理13个头部大客户13个头部大客户新成立TopAcct部门来跟进，由梁岩带队●梁岩此前为数字原生事业部总经理人员流人员流AWS存在人员流动较快的现象，员工平均在岗时间2年左右●近年来，AWS为友商输送了不少基层员工和中高层人才调整前：“1位调整前：“1位L10+11位直接汇报的L8”梁岩调整后：主要高管及各自管理范围李晓芒李剑李晓芒刘慧婷倪殿令沈涛李新务王定恺梁岩田丰流琦颜凡陈说建AWS积极向AI方向转型和布局，布局自研芯片与模型，加强AI模型的生态合作，力求通过生成式AI产品化的策略追赶技术差距，稳定市场领导地位资金投入市场领先地位●为客户提供预训练模型知识产权务生产力和效率提升●丰富模型库提供更广泛选择型语言模型方面抓住Al领域的巨大商机，并将大部分的资金投入云计算部门AWS的Al技术研发中2025年计划Al应用一致性与微调未来战略积极招聘人员持其Al技术的发展战略目标型的方式与初创公司合作降低并预测●效率至上：通过在基础架构层、基础模型服务层和应用层提升训练效率并降型推理和训练过程中显著降低成本战略路径专注于开发安全和可控的Al模型成功共同用例Al解决方案已广泛应用于文档摘要、图像创建、代码辅助等场景鼎帷咨询|2501/亚马逊整体情况02/云计算行业发展04/战略保障措施05/行业未来趋势战略愿景战略愿景普惠AI:降低Al模型使用门槛，让更多公司享受AI发展带来的效率提升，颠覆到更多中小型企业战略目标战略目标战略路径重新定义构建和拓展基础模型的方式战略路径效率至上生成式Al产品化相较于基础大模型，更加看中垂类小模型，将产品和服务作为发展的核心技术体系式AI以推动业务生产力和效率提升相较于基础大模型，更加看中垂类小模型，将产品和服务作为发展的核心技术体系式AI以推动业务生产力和效率提升奶酪效应 为资金雄厚行业领导者的首选合作伙伴理和训练过程中显著降低成本推出AmazonQ,提景战略保障自研产品Trainium等AmazonBedrock、MetaAl(非自研)等AmazonQ等Bedrock是一个托管服务平台涵盖基础模型特点用于训练基础模型和进行成本效益高的推理自研模型Bedrock是一个托管服务平台涵盖基础模型型要在AWS上完成训练硬件芯片开发：芯片自研+寻求外部合作软件开发模式：敏捷开发+DevSecOps鼎帷咨询|27特点特点AmazonCodeWhiperer智能防护功能生成式AI智能体Al智能助理专Al技术服务商基础设施层学习芯片基础设施层学习芯片 软件栈技术软件栈技术EFA(弹性织物适配器)角色角色也能保证有足够的资源用角色角色角色AWS提供的软件开发工具包工具，功能●支持大规模计算任务，提升分布式功能或处理大型AI任务时顺利进行功能每个EC2实例有独立资源，同时功能硬件算力资源硬件算力资源对外采购英伟达图形处理单元：用于加速深度学习的训练和推求旨在提供更高的训练性能和效率，能够有效降低训练时问和成本●与Anthropic合作开发的世界最大Al计算机群：旨在亚马逊自研芯片：用于深度学习推理，通过优化的架构和高效的能效比，提升了推理任务的性能，可降低推理成本并提高推理速度●与英伟达合作开发的P6实例(Blackwell):一例，专为深度学习任务设计，提供了强大的能自研芯片专用自研芯片专用 处理器AmazonGraviton深度AmazonInferentia存储背景内容初创公司美元收购，帮助设计芯片●现为非Al计算任务提供基于·三大云公司AWS、微软Azure和谷歌云是英伟达最大的客户之一●近几年AWS增长率停滞不前内部AI项目依赖英伟达GPU,而不是AWS的自研芯片种AI芯片计算服务时提到访问高端英伟达GPU和AWS芯片开源社区一番多达到1400亿美元架中仍然存在“兼容性差距”●在低端市场看到足够的机会●拥抱开源技术，AWS可以构建“差异化体验”始成员，以使开源社区更容易利用AWSAI芯片芯片众号：鼎帷咨询亮点一：AWS芯片采取外部采购与芯片自研方式相结合，其GPU采购策略采用多元化供应战略，批量长期采购保障芯片供应稳定，同时关注成本效益及时根据市场动态调整，未来将加大采购投入，扩大合作范围芯片需求高为满足需求，AWS自主研发芯片与外部采购并重，其中Nvidia是其主要外部芯片供应商之一芯片多元化与Nvidia、Marvel等多个供应商合作，多元化供应战略有助于AWS减少对单-供应商的依赖，确保芯片供应的例如，AWS与Marvell扩大合作关系，涵施，提供包括Trainium2.0定制AIASIC在例如，AWS计划在2025年部署10万个Traini长期合作AWS与供应商建立长期合作关系，不仅保证芯片稳定供应在一定程度上使AWS获得更优惠的采购价格例如，与Nvidia持续合作使AWS拥有了稳长期合同AWS与供应商签订长期合同，以确保芯片供应和价格的应紧张时仍能获得所需的芯片·根据市场动态调整采购策略，当市场芯片供应紧张时，通过多种渠道确保芯片供应，包括与多家供应商合作例如，扩大与Marvell的合作关系，从长远来看有助于缓解AWS定制芯片例如，与Manvel合作开发的Trainium2.0芯片专为人工智能训练市场动态调整例如，AWS声称在训练大型语言模型时，其Tra价比比Nvidia芯片高30-40%通过与供应商的紧密合作和自主研发，提供高性能、高性价比的芯片，满足客户对云计算服务的需求广泛合作AWS与Anthropic等公司的合作也将有助于验证Trainium2作为人 自研芯片矩阵亮点二：自研芯片矩阵。AWS通过三类自研芯片的持续创新改变云计算规则，提供基础算力支持自研芯片矩阵自研芯片主要方向自研与合作并驱，提供种类丰富的高性能AI芯片，在算力与成本间取得平衡能提供自研的Al训练芯片Trainium与推理芯片专为深度学习模型训练设计的芯片，提供高达50%的成本节省，相比传统的AmazonEC2实例用于模型推理的芯片，提供更快的推理速度和更低的Graviton3相比前代产品性能提升25%,芯片定制化芯片强调为客户提供多样化的选择芯片层面的创新具有改变云计算规则的能力芯片层面的创新具有改变云计算规则的能力NITRO1222017H2产品综述：4代网络芯片Nitro、1代AI推理芯片、3代服务器芯片Graviton、1代A训练芯片产品线综述：最先涉足自研芯片的公有云厂商，网络芯片、服务器芯片、人工智能机器学习芯片三条第一代基于Arm的服务器芯片Graviton2020年起推出第一代定制推理芯片Inferentia和训练芯片Trainium鼎帷杏询|32网络芯片Nitro:平衡芯片功能定制化和通用性需求，灵活兼容地适应多样化市场需求芯片功能定制化加密狗想法：专用硬件，所有EC2实例和外部世界之间的数据流经之处。运行安全、联网和虚拟化任务目的：提高EC2实例的性能、成本和安全性，支持裸机实例NitroSystem建立：制定基于Arm的双核片上Cavium合作，以应对构建自定义SoC的挑战，控制成本使得EC2服务器的成本不大幅增加。首次出现在C3、R2和12EC2实例中。加密狗源起定制芯片2012年DPU芯片落地：年底AWS宣布Nitro系统是全球第一家真正商业落对标AWSNitro系统2017年2013年专做网络：从2013来一年持续不断的开发。发布的增强型网络或ENA。推出首颗Nitro1芯片，主要用来支持2x25G以太网的数据包处理。性能提升：一年之后，发布了采用了Nitro芯片的EC2C5实例，和前一代的产品相比，实现了25%~50%的能效提升。2015年收购以奠定芯片设计基础收购：亚马逊于以3.5亿美元收购了Annapurna,一家以色列初创公司。亚马逊认识到其设计有可能成为亚马逊第二代主力Nitro服务器芯片的基础设计并生产了AWS定制芯片AWS持续扩大了实例类型的数量以及更多的功能和特性持续扩大功能2019年2018年发布C5时重新定义基于Nitro系统，AWS推出了大量的实例和实例特性和功能。芯片功能通用化定制化技术路径竞争力强：针对特定需求设计Nitro系统，提升性能、安全性和成本效益。定制化在竞争激烈的云计算市场中脱颖而出。商业选择灵活性：多张卡整合到一起完成想要的功能，只需要后期运行不同的软件，就可以非常方便的实现不同的功能。通用化化技术路径广泛的兼容性：支持不同的实例类型和工作负载，使得客户在选择云服务时更加灵活，降低了技术整合的复杂性。简化的开发流程：可利用现有的技术和架构，减少研发时间和服务，满足客户的即时需求。定制通用结合：通用与定制结合使AWS能够通过定制化满足特定需求，同时利用通用设计实现成本效益和灵活性2022年性能提升：晶体管数量是前一代产品的2倍，提供了更多的计算性能，同时带来了50%的DRAM内存性能提升，2倍的PCle带宽提升，每秒数据包速率(PPS)提高60%,延迟改善30%,每瓦性能提高40%。性价比提高：每个CPU提供了多达2倍的网络带宽，同时将每秒数据包转发性能提升50%,为网络密集型工作负载提供了超高的网络带宽、数据包转发性能和性价比。鼎惟咨询|33网络芯片Nitro:通过全面释放运算力提高性价比和弹性硬件加速，灵活应对差异化场景虚拟化独立性分离了虚拟化管理功能，将虚拟化操作从主CPU中移到独立的Nitro芯片上。每台EC2服务器都配备至少1个Nitro芯片集中式存储架构通过Nitro系统将存储从客户租用的服务器中移除，转移到集中式服务器，再通过网络存储启动客户的虚拟机Nitro系统支持使用NVMeSSD,实现高性能的存储服务管理负载卸载每个Nitro芯片能够代替主CPU处理虚拟磁盘、网络管理、安全加密和监控等任务通过ASIC技术定制，实现比传统通用硬件更高效的计算和联网服务存储控制器定制化与Marvell合作设计了NitroSSD专为云环境设计减少了对高性能CPU核心的需求，降低每台服客户能够使用服务器务器硬件成本100%的计算资源，而不是被管理任务占用，从而提高了计算性能客户不必为超出需求的存储资源付费，可按需动态扩展或收缩其存储池，降低不必要的存储NVMeSSD存储能够为客户提供高吞吐量、低延迟的存储体验，进一步提高系统性能减少对昂贵的CPU核心的依赖，每个Nitro芯片约节省2个CPU核心，据省超70亿美元Nitro系统将大量管理任务卸载到专用硬件，释放主CPU计算能力，使虚拟机更高效运行定制设计更好控制存储设备成本，而不需依赖传统的通用存储硬件定制化提升存储性能，特别是对需要低延迟和高吞吐的应用场景市场适应性AWSNitroNVIDIADPU定制设计，灵活性较低，难以满足多样化需求强调灵活性与可编程性，适应定制设计，灵活性较低，难以满足多样化需求追求高性能，但面临适应性不足的问题在保证性能的同时，兼顾多种追求高性能，但面临适应性不足的问题深度绑定于硬件，限制了云厂商的创新硬件平台与云服务的解耦，促深度绑定于硬件，限制了云厂商的创新较难适应客户的多样化需求较难适应客户的多样化需求从硬到软，完全ASIC设计，集成多种专用硬件从软到硬，基于从硬到软，完全ASIC设计，集成多种专用硬件系统的发展规律：前期快速迭代，后期逐渐稳定迭代跟系统发展相反升级路径服务器芯片Graviton4:大幅提升性能和内容带宽，未来CPU着重提高计算能力和安全性升级路径第三代Graviton330%,内存带宽提升75%以上第四代Graviton42019年2018年2021年Graviton上，跨越的范围也进一步扩展，高性能计算的工作负载2022年2023年高性能计算实例HPC7g、C7gn,与现有的Graviton系列产品相比，指令的工作负载其性能提高了35%升级思路升级思路主要目的：让内核的宽度得以增加，即使用指令并行的方式，希望其内核在同一个时钟周期中能够执行更多的指令、完成更多的任务解决思路：在内存下功夫，会比增加核数的效果更快从第一代Graviton到第二代，AWS增加了不少核数，效果还不错。第三代时，AWS团队研究了真正在Graviton2上运行的客户工作负载，发现其中大量的工作负载里是大数据的、微服务架构的等等，还有些高性能计算服务，这些服务对于内存带宽和延时敏感度非常的核心，承诺提供通常的性能预期性能与该芯片的前代产品相比，它提供了高达30%的计算性能提升和75%的内存带宽提升安全性它是该系列中第一款包含分支目标识别(BTI)等功能的产品，BTI是Arm架构的一个组件，旨在防御复杂的网络威胁，同时显著提高性能AWS是唯——家宣布对Graviton4等处理器上的所有高速接口进行加密，或已推出支持指针认证和分支目标识别的CPU的云提供商性能改进：核心数量从16个增加到96个，架构从Arm的通用Cortex核心转变为服务器专用的NeoverseN2,L2缓存大小从8MB扩展到192MB性能对比：由Graviton4提供支持的ECS2实例与Graviton3相比，“性能提升高达30%",并且SmugMug(拥有Flickr)和SAP已证实，在相同实例大小下，性能提升了20%到40%"扩展安全架构：BTI于2018年作为Armv8.5-A架构安全扩展的一部分推出，可缓解分支预测攻击，这可以加快计算速度，允许使用AmazonLinux2023的客户默认通过这些功能获得纵深防御保护加密高速硬件接口上数据防范攻击：这包括Graviton的内存和AWSNitro卡，后者装有亚马逊专有的输入/输出硬件并在AWS数据中心内移动数据。通过这些链接加密数据应该可以降低中间人攻击的可能性，这种攻击旨在拦截在亚马逊服务器基础设施的不同元素之间传递的数据更快更好内核服务器芯片Graviton4:历代型号不断迭代更快更好更多内核，其ScaleOut发展模式与NitroDPU更快更好内核历代型号对比型号类型量(十亿)4518W18W1E8W1W2发布时间：第一代Nitro是在AWSre:lnvent2017上发布的，初代Nitro本质是一款CPU芯片。随后一年，re:lnvent2018发布了Nitro2代以及Graviton1代ArmCPU芯片CPU设计：Nitro2主要升级了CPU的性能，Nitro2代和GravitonCPU1代比较接近同一款芯片的设计发展发展众号·鼎帷咨询”ScaleUp模式Nitro众号·鼎帷咨询”ScaleUp模式鼎惟各询|36人工智能训练芯片Trainium:作为专为训练机器学习的定制芯片，以速度和成式AI工作负载，跨越关键功率阈值，通过创新的单相冷板技术和微流体技术实现大幅提升芯片优势发布时间与标准与标准AWSGPU实AWSGPU实低45%●专门针对深度学习训练工作负载进行●与Inferentia有着相同的了优化，包括图像分类、语义搜索、AWSNeuronSDK,这使得使用翻译、语音识别、自然语言处理和推Inferentia的开发者可以很容易地开荐引擎等。它将以EC2(亚马逊弹性始使用Trainium计算云)实例的形式出现在亚马逊的机器学习平台SageMaker中迭代路径迭代路径发布时间发布时间2023年会性能提升应用情况提高辩提高辩年实芯片功率与冷却需求网络优化机架定位阈值阈值情况专注于通过高效推理芯片降低机器学习成本，提高性能，满足深度学习推理需求，主要活动优势专门为深度学习设计旨在以低成本主要活动优势专门为深度学习设计旨在以低成本提供高性能推理低延迟实时输出支持所有框架受到固定机器学习训练预算限制●每个芯片具有4个神经元核心，可以执行高达128TOPS(每秒数万亿次操作)支持BF16、INT8和FP16数据类型；可采用32位训练模型，并使用BF16的16位模型速度运行ML复杂度提升，模型增大，以模型传入和传出内存为关键导致高延迟和计算难题●多芯片互联实现模型跨内核分区，利用100%片内内存加速数据传输，避免片外访问延迟●机器学习爱好者可在Inferentia上运行几乎所有可用框架●运行Inferentia,需将模型编译为硬件优化表示●可通过AWSNeuronSDK中提供命令行工具或框架API执行操作限制专为深度学习和生成式AI推理而设计：以高性能、低成本和高可用性，满足各种推理需求云端深度学习推理领域性价比最好：与基于GPU同类EC2实例相比，推理成本下降80%,吞吐量提高2.3倍；可在云端低成本运行大规模ML推理应用程序，例如图像识别、语音识别、自然语言处理、个性化和欺诈检测云端配备超级芯片推出高性价比计算实例为用户提供英伟达、AMD等公司GPU2023年宣布成为首家在云端配备NVIDIAGH200GraceHopper超级芯片云厂商针对生成式Al,提供优化高性价比计算实例运行速度快运行速度快支持模型广泛复杂度带来延迟问题有效解决延迟问题支持所有框架前期准备简便AWSInferentia解决推理成本，为客户提供低成本高性能机器学习推理能力●但许多开发团队受到固定机器学习训练预算限制，这限制了改进其模型和应用所需训练范围和频率的联系●Trainium通过为云端机器学习训练提供最高性能和最低成本应对预算限制●Trainium与Inferentia有相同AWSNeuronSDK,便于使用Inferentia开发者使用Trainium鼎惟咨询|38市场反响：亚马逊在市场中进行巨额差异化投资自研芯片，大幅降低采购运营成本，在云厂商中取得竞争优势，减少对英伟达芯片的依赖，一批知名企业是AWS自研芯片的使用客户，对产品反响评价较好片布局研发逻辑片布局研发逻辑云厂商CPU云厂商CPU芯片Al训练芯片Al推理芯片节省外部芯片采购费用，减少对芯片供应商的依赖商研发目的·这些芯片不会直接对外销售，而是在云厂商数据中心变成云化的算力对外租赁商研发目的自研优势亚马逊AWS每年都进行巨额差异化技术投资，比如自研芯片目的是建成高性能和低成本的基础设施自研优势进展产品优势可针对自身业务特点做优化，自研芯片在实现量产的前提下，通常比英特尔、英伟达的芯片进展产品优势亚马逊Graviton4Trainium2微软谷歌阿里华为倚天710鲲鹏910/920昇腾910B/CTPU系列含光800异腾310腾讯百度昆仑芯二代/三代Graviton4、Trainium腾讯百度昆仑芯二代/三代客群AWS自研芯片通常比同等规格的英特尔、客群一批知名企业是亚马逊AWS三款自研芯片(Graviton4、Trainium2、Inferentia2)云服务的使用者，其中包括苹果公司、全球最大的ERP(企业资源管理)软件企业SAP、Al创业公司Anthropic、知名数据分析企业Datadog、社交平台Pinterest应用情况AWS弹性计算产品的1000个最大客户，有90%以上正在使用Graviton芯片的算力资源·AWS报道近乎超过5万名客户在使用Graviton芯片苹果应用Anthropic应用苹果的搜索产品采用Graviton4和Inferentia2的云服务，其机器学习推理工作负载的效率提高了40%以上市场还处于评估Trainium2芯片的早期阶段，目前的测试情况是，在Trainium2上对其模型进行预训练，效率将提高50市场实施“雷尼尔计划”:Anthropic未来将使用一个拥有数十万枚亚马逊自研芯片的算力集群，其芯片数量将是Anthropic现有算力集群的五倍以上，这将是世界上最大的机器学习算力集群冲击芯片亚马逊AWS自研芯片做到大规模量产，采购、运营成本大幅降低，激发云厂商大多愿意自研AI芯片减少对英伟达的依赖 市场·CPU芯片市场中大量云厂商的自研动作已经取得实际进展，英特尔、AMD正受到亚马逊AWS等云厂商自研芯片的冲击·数据中心CPU·数据中心CPU芯片市场分成X86架构、Arm架构两大阵营：英特尔、AMD主导x86架构芯片，但这个格局在松动；云厂商、芯片创业公司自研芯片以Arm架构为主，包括亚马逊、华为、阿里等公司的自研CPU芯片都采用Arm架构，Am芯片正在一步步蚕食x86芯片的市场崛起亮点三：SageMaker机器学习平台。平台通过一站式服务简化了从数据标注到模型部署的整个流程，使开发者能够高效地构建、训练和优化机器学习模型，同时降低成本并缩短项目周期●用户上传未标注数据，用GroundTruth工具结合机器学习和人工进行标注●建立近千人实验调试和用市场提供了200多种可在SageMaker中调用执行的预训练模型选择、模型训练和优化，一键式模型部署●数据分析：识别问题类型，多种算法预处理数据●特征工程：为每种算法创建数据集并训练模型功能●从SageMaker提供的众多算法中选择一个机●通过SageMaker提供的接口对模型的准确率●通过自动化数据处理、算法选择和模型训练，简化机器学习流程，新手也能轻松获得高质量模型●开发者可以使用SageMaker提供的托管服务直接将模型部著到公有云或者私有云上简化开发流程提供SageMakerStudio:基于浏览器的集成开发环境简化开发流程提供SageMakerStudio:基于浏览器的集成开发环境(IDE)解决自动化机器学习痛点提高模型可解优化资源利用SageMakerDebugger:自动收集模型关键指标，定时发送提供细粒度的弹性GPU计算资源，支持多GPU集群化训练Studio,Autopilo主线GroundTruth据程数工鼎帷咨询|40智能算力分配：为解决多个项目算力分配不均、硬件资源浪费的问题配来降低购买与部署硬件巨大的成本支出AmazonSageMakerHyperPod是AWSSageMakerAl平台的一项重要功能，旨在通过高效的计算资源管理和优化，加速生成式AI模型的开发影响核心优势未来展望●通过标准化配方、智能资源调度和成本优化，降功能持Lama2.290B、Lama3.1405B、Mistral8x22B等流行模型功能用户指定预算、期望完成日期功能优势用户可精确控制任务优先级队列功能支持优势训练准备时间替代方案若无法满足要求，系统会主动的替代方案·包括Comet、Deepchecks、Fiddler等合作伙伴的应用程序可直接在平台内部署使用评价AWSAI与数据副总裁Swami戏规则的改变者”案例Al创企HippocraticAl使用后，模型层：全托管生成式AI服务AmazonBedrock:帮助开发者简化生成式AI应用程序的开发、训练和部署，提供多家领先公司的基础模型(FMs),让开发者迅速创建定制化AI解决方案，且无需自行管理底层基础设施能力主要亮点全托管服务：全托管服务：作为全托管平台，减轻开发者管理基础设施上的工作量，特别适合那些希望快速搭建生成式AI应用但缺乏Al基础设施管理能力的企业接入领先模型：轻松访问全球知名A公司如Al21Labs、Anthropic、Cohere、MeMistralAI、StabilityAl等的模型，覆盖从自然语言处理到图像生成等广泛领域提示工程：使用内置提示微调模型，开发者可以通过自然语言指令优化模型性能，确保生成的结果更符合预期推理能力：通过AWS强大的基础设施运行推理工作负载，保证AI应用的高性能、低延迟和可扩展性定制与可扩展性：允许用户利用自有数据对模型进行微调，或通过AmazonSageMaker对现有模型进行高级定制，构建更贴合行业需求的AI模型安全与合规性：提供包括数据加密、访问控制和审计在内的多种安全功能，确保企业在构建和使用生成式AI时满足严格的隐私和合规性要求简化开发过程专有模型导入功能：企业可以将自有定制模型(如Han-T5、Llama、Mistral)导入AmazonBedrock,作为托管API访问。通过自动化的验证流程，企业可以将自定义模型与平台上的其他模型一同使用，享受无缝的可扩展性、负责任的AI实施以及安简化开发过程企业级安全性合规性模型评估功能：企业可以通过模型评估功能，快速分析和比较平台上模型的表现通过预定义的评估标准(如准确性、鲁棒性等)企业级安全性合规性广泛模型接入提供来白Guardrails安全防护功能：AmazonBedrock提供的Guardrails功能可以帮助企业过滤生成内容中的敏感信息和有害内容，保障生成式AI的安全性。Guardrails广泛模型接入提供来白灵活可扩展灵活可扩展现企业级规模化部器要、分类.情感分析和具备先进的检索增强生成(RAG)功能，支持多语言企业应用供生成和编辑图像的功能，内置隐形水印以确保图像的透明性和真实性鼎帷咨询随着更多基础模型的加入和平台功能的持续升级，AmazonBedrock将在生成式AI应用中继续引领潮流，并助力企业在全球市场中保持竞争力成功案例合作伙伴场景电通电通(全球领先的广告和创意公司)电通通过enerator生成大量用于广告推广的专业图像，提升品牌识别度和广告内容质量纽约证券交易所k的基础模型处理大量监管文件，并将复杂法规转换为易于理解的语言，简化合规流程瑞安航空通过瑞安航空的机组人员能够实时查询特定国家法规，并从大量手册中快速提取关键信息，提升乘客出行体验(社区医疗技术供应商)通过Bedrock自动化生成式AI工具，帮助医护人员在管理个人健康记录时减少高达50%的时间，显著加速患者报销申请和提升患者护理质量知名品牌知名品牌技术和广告公司阿迪达斯(Adidas)、ADP、美国达美航空(Pfizer)、瑞安航空ThomsonReuters(汤森纽约证券交易所、LexisNexis(律商联讯)、各行业推动生成式Al创新的核心平台无论是通过大规模的语言模型增强业务流程，还是通过自定义模型解决复杂的行业特定需求，AmazonBedrock为企业提供了前所未有的灵活性、安全性和可扩展性涵盖从文本生成到图像处理等多个领域，不仅支持大规模AI应用开发，还可通过自有数据进一步定制以满足特定行业和场景的需求Al21Al21LabsJurassic源敏感的应用公众号鼎帷咨询择权而非追求单一强大的模型发布多类模型微软亚马逊微软深度绑定深度绑定“Al“Al可选项”科技推出30多个Al可选项保证客户有选择、能选择的大模型能力优化版，将推理速度提高60%Al大模型的开发成本自研自研AI模型实现模型低成本落地显著降低了企业训练部署大模型的成本门槛 鼎惟咨询|44AmazonBedrock上的模型全景图：主要包含行业领先的开闭源模型、强大的自研基础模型AmazonNova以及针对具体场景的明星模型开源模型基础模型多功能模型预发布模型行业领先通用大模型●DeepSeek的R1:大型语言模型，具有强大的通用能力，在数学、代码及推理领域世界领先，以全面、详实的回答和结构化输出著称Meta的Lama:世界领先的多语言大型语言模型，高性能、低部署成本、支持长上下文窗口且擅长编程，配备安全机制闭源模型Cohere的CommandR+:自然语言处理的领先者之一，在多语言处理、检索增强生成(RAG)能力和对话系统性能上可与GPT-4媲美MistralAl的Mistral-7B:大型语言模型，处理速度与稳定性国际领先，在多语言处理、长上下文窗口和精确的指令遵循上表现出色强大的自研基础模型AmazonNova●Micro:简单文字处理，高性价比代码开发模型语言类模型Lite:代码开发模型语言类模型●Pro:准确、高速且低成本的多模态模型Premier:复杂推理任务，进行蒸馏定制的多模态模型AmazonNovaCanvas:图像生成模型视觉媒体模型●Amazon